予知保全市場 分析

予測メンテナンス 市場規模とトレンド

世界的な予測保全市場は、米ドル 10.93 Bn で 2025そして到達する予定米ドル 44.00 Bn 2032年までに、化合物の年間成長率を示す22.0%のCAGR2025年～2032年

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キーテイクアウト

• コンポーネントに基づいて、ソリューションセグメントは市場をリードすると期待されます 72.9% 2025年、AIを活用した分析、リアルタイムモニタリング、および業界横断のスケーラブルなクラウド/オンプレミスの展開を推進。
• テクニックに基づいて、振動監視セグメントは保持することが期待されます 39.7%の 2025年、非侵入、リアルタイムの欠陥の検出および無線センサーの技術による共有。
• エンドユース業界をベースとし、マニュファクチャリングセグメントを想定し、 32.2%の工場は、ダウンタイムを最小化し、リソースを最適化し、業界 4.0 の目標を進めるために、予測的なメンテナンスを採用しているため、2025 年に共有します。
• 地域を拠点とする北米は、世界規模の予測保全市場をリードする 36.2% 2025年シェア 一方、アジアパシフィックは最も急速に成長する地域になることを期待しています。

市場概観

予測保守市場の成長は、業界全体のIoTや自動化技術の採用の上昇など、要因に起因することができます。 予測メンテナンスは、企業が生産計画を最適化し、予期しないダウンタイムを削減するのに役立ちます。 産業単位の装置の状態を分析し、欠陥を予測し、維持のタスクのスケジューリングを推薦します。 これにより、企業が運用効率を改善し、メンテナンスコストを削減できます。 また、今後数年間で予測保守ソリューションの採用を加速させるため、資本コストを削減する必要が高まっています。 産業事業の複雑化が進んでおり、予測的なメンテナンスは、資産の健全性と性能を継続的に監視するための重要なツールとして出現することを期待しています。

現在のイベントと予測保全市場への影響

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予測保全市場における人工知能(AI)の役割

人工知能(AI)は、リアルタイム監視、高度な分析、インテリジェントな意思決定を可能にすることで、予測保守市場での変革的な役割を果たしています。 AIアルゴリズムは、パターン、予報機器の故障を検知し、計画外のダウンタイムとメンテナンスコストを削減する、膨大な量のセンサーデータを分析します。 機械学習モデルは、歴史的性能と異常から学習することにより、継続的に精度を向上させます, ジェネレーションAIツールは、診断と修復戦略の技術者を支援しながら、. 再アクティブからプロアクティブなメンテナンスへのシフトにより、資産の信頼性を高め、機器の寿命を延ばし、製造、エネルギー、輸送、航空宇宙などの業界全体の運用効率をサポートします。

例えば、2025年1月、ノベリス採用 シンフォニー’ 予測資産知能プラットフォームは、32 のグローバルプラントを横断して、AI による予測保全に移行します。 リアルタイム機器監視、早期故障検知、ダウンタイム短縮を実現します。 ルールベースの機械学習アラートを統合することで、Novaelisはコラボレーションと運用効率を高め、「未来の植物」のビジョンを強化します。 ツイート

セグメント情報

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予測メンテナンス マーケット アナリティクス、リアルタイム監視、およびスケーラブルなクラウド/オンプレミス導入によるソリューションの優位性

コンポーネントの面では、ソリューションセグメントが貢献する見込み72.9%2025年の市場シェアは、業界全体の高度な予測分析ソリューションの高度化に取り組んでいます。 新興技術と故障パターンを監視することで、資産のパフォーマンスを最適化し、メンテナンスコストを削減できます。 最先端のデジタルアプリケーションやサービスを使用して、従来型の予防から予測的なメンテナンスまで、さまざまな企業がますます変化しています。 これは、リアルタイム機器の状態監視、自動故障検出、および下回る時間に変換するための事前の勧告を提供します。 さらに、AI、IoT、クラウドコンピューティングなどの革新的な技術の統合により、ソリューションスイート内での規模と魅力を多角化しています。 オンプレムおよびクラウドプラットフォームをデプロイするオープンネスは、あらゆる規模のビジネスの柔軟性とスケーラビリティを高めます。

例えば、1月2025日、 メガー 英国とアイルランドを横断する世界レベルの予測保全ソリューションを立ち上げ、資産の信頼性と運用効率を革新することを目指しています。 これらの高度なツールは、リアルタイムの状態監視、早期故障検出、およびデータ主導の診断を提供し、業界がダウンタイムを削減し、パフォーマンスを最適化するのに役立ちます。 ロールアウトは、重要なインフラ分野におけるインテリジェントなメンテナンス技術に対する需要の増加を反映しています。

予測メンテナンス マーケット 洞察、技術によって - 振動監視は、その非侵入、リアルタイム故障検出とワイヤレスセンサー技術につながります

技術の面では、振動監視セグメントが貢献することが期待されています39.7%の2025年の市場シェアは、その非集中的な欠陥診断能力を借りています。 振動信号は機械的および操作上の問題の独特な署名を運ぶので、技術は規則的なプロセスを破壊しないでproactive装置の健康の追跡を可能にします。 振動レベルを継続的に測定し、過去のベンチマークに対するリアルタイム読み比べることで異常を検知します。 これは、迅速な介入のためにナスセントステージで開発障害を識別するのに役立ちます。 また、ポータブルワイヤレスなどの進歩 センサー そして条件に基づく変数設定は企業および資産のタイプを渡る振動監視の適用を増強しました。

たとえば、2025年5月、Banner Engineeringは、予測メンテナンスに適したコンパクトな3軸振動と温度センサーであるQM30VT3を導入しました。 産業環境のために設計されていて、センサーは機械健康の実時間監視を可能にし、欠陥を早期発見し、ダウンタイムを減らすのを助けます。 高度なデータ機能により、IoTシステムへのシームレスな統合をサポートし、各分野における信頼性と運用効率を向上させることができます。

予測メンテナンス マーケット 洞察, エンド・ユース業界によって - 製造業は、ダウンタイムを最小化するために予測メンテナンスを採用し、リソースを最適化し、業界をリードします。 4.0 目標

エンドユース産業の観点から、ものづくりが貢献する32.2%の2025年の市場シェアは、資源の活用を最適化する必要があるためです。 生産ラインで計画されていないダウンタイムは、メーカーがルーチンベースから条件ベースのメンテナンスにシフトする重要な損失を引き起こします。 予測ソリューションは、実際の摩耗に基づくスペアパーツの展開や、需要変動による生産計画を支援します。 機器の有効性、スループット、品質管理、サステイナビリティの目標を上げる。 さらに、予測品質、動的スケジューリング、および強化された出力のためのリモート問題解決などの業界 4.0 目標を達成するために、工場はますます予測メンテナンスを活用しています。

例えば、6月2025日、 アルファ・ラヴァル 次世代AIを搭載したClariotTMを発表 状態監視 衛生的な製造業のための解決。 24時間365日の機器診断とリアルタイムアラートを提供するように設計されており、ClariotTMは、ポンプと回転機械の予測メンテナンスを可能にします。 システムは、メーカーがダウンタイムを削減し、パフォーマンスを最適化し、業界 4.0 の目標を達成するのに役立ちます。

地域洞察

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北米予測メンテナンス市場分析とトレンド

北米は、世界的な予測保全のための優勢な地域市場として確立しました。 保有する地域が予想される36.2%2025年の市場シェア。 地域は、生産性を最適化し、ダウンタイムを最小限にするために、積極的に予測メンテナンスソリューションを採用した最大の製造および産業企業の一部に家です。 フォーチュン500社は、インダストリアル4.0の技術に焦点を当てた米国とカナダに拠点を置く多くの企業で、予測分析は、効率的なメンテナンス慣行を促進するための幅広い受諾を見つけます。 さらに、地域の主要な予測保守ベンダーの存在は、最先端のソリューションや専門知識へのアクセスが容易であることが保証されています。

たとえば、2025年4月、ContainXはFrost & Sullivanの2025 North American Technology Innovation Leadership Awardを受賞しました。 ソリューションは、リアルタイム機器監視、インテリジェントな診断、ワークフローの合理化による予測メンテナンスを可能にします。 この認識は、ダウンタイムを削減し、パフォーマンスを後押しするデータ主導の戦略で、産業業務を変革する上で、ContainXの役割を強調しています。

アジアパシフィック予測保全市場分析とトレンド

アジアパシフィックは、予測保全のための最も急速に成長する地域市場として誕生しました。 中国、インド、インドネシア、ベトナムなど国を拠点とする大規模な産業化とインフラ開発プログラムとして、急速な成長に貢献しています。 インドで作ることと中国製2025のイニシアチブは、IoT、AI、予測分析などの技術を用いた製造プロセスのデジタル変革に重点を置いています。 自動車、エレクトロニクス、エネルギー、化学物質などのセクターからの予測保全ソリューションの要求を、産業ユニットの数の増大が果たしています。 同時に、低コストの熟練したリソースの可用性は、アジア企業がコスト競争力のある予測保守サービスを開発することを可能にします。

たとえば、2025年10月、Schefflerは、アジア太平洋リモート・モニタリング・センターを立ち上げ、地域を横断する専門家の予測保守サービスを提供しています。 77 人の顧客のための 8,000 センサーを支えて下さい、中心は早期に欠陥を検出し、ダウンタイムを削減し、資産の性能を最大限に活用するために AI および機械学習を使用します。 認定振動アナリストのスタッフが、産業信頼性の大きな一歩を踏み出しました。

予測メンテナンス 市場展望国-Wise

米国予測保全市場動向

米国の予測保守市場は、高齢化のインフラ、稼働コストの上昇、および業界全体の効率性のための押しによるブームです。 企業は、機器の健康を監視し、故障を防ぎ、ダウンタイムを削減するAI主導のソリューションを採用しています。 デジタルツインやIoTとのインテグレーションにより、製造、エネルギー、輸送分野に欠かせない予測的なメンテナンスを実現し、リアルタイム診断を強化します。

たとえば、2024年11月、VoyageX AIは、北米海上産業向けの高度な船舶メンテナンスソフトウェアの無料3か月トライアルを開始しました。 リアルタイム機器監視、故障予測、コンプライアンストラッキングにより、AIを搭載したプラットフォームにより、予測可能なメンテナンスを実現します。 ソリューションは、運用コストを削減し、ダウンタイムを最小限にし、インテリジェントな診断とスケジューリングで艦隊のパフォーマンスを向上させることを目指しています。

日本予測保全市場動向

先進の製造業、高齢化インフラ、業界 4.0 の統合のためのプッシュにより、日本の予測保守市場が急成長しています。 AI、IoT、ロボティクスの採用により、リアルタイム機器の監視と故障予測を可能にし、ダウンタイムの削減と運用の最適化を支援します。 これらの技術は、日本がグローバル競争力と運用効率を維持するための目標を支援しています。

例えば、2025年10月、TDKのプレスリリースでは、CEATEC 2025への参加を強調し、AI主導のイノベーションをいくつか紹介しました。 エッジRXソリューション、産業機械のための予測的な維持システム。 このソリューションは、センサーを使用して振動と温度データをリアルタイムで収集し、分析し、クラウド統合による早期異常検知と運用効率の向上を実現します。

マーケットレポートスコープ

予測メンテナンス マーケットドライバー

IoT・センサー技術の採用拡大

モノのインターネット(IoT)技術の急速な進歩とセンサーの拡散により、企業が資産や機械からデータをリアルタイムに収集・分析できるようになりました。 IoTは、個々の部品や重要なシステムのパフォーマンスを継続的に監視する機能を提供します。 このリアルタイム監視は、実際に起こる前に故障やダウンタイムを予測できる、膨大な量の有用な状態監視データを生成します。 IoT では、振動、温度、圧力、ノイズなどの変数をリモートで追跡し、異常な動作を検出したときにアラートをトリガーできます。 これは、メンテナンスチームは、問題が起きるのを待つよりも積極的に対処するのに役立ちます。 製造、輸送、エネルギー、ユーティリティなどのプラントの稼働時間に大きく依存する多くの業界が、IoTセンサーを積極的に導入しています。 センサー技術がより安くなり、より堅牢で、業界を横断する機器や機械がスマートセンサーで装備できます。 これは、メンテナンスチームが継続的な健康監視データに力を入れているため、より大きな予測能力を発揮します。 産業用 IoT の広範な使用は、今後数年間で、再アクティブからプロアクティブにメンテナンス業務を深く変更するように設定されています。

市場集中と競争力のある風景

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ダウンタイムとメンテナンスコストを削減するための需要の拡大

メンテナンスコストを抑えながら、機器の稼働時間を最大化するために、産業は激しい圧力下にあります。 計画外のダウンタイムは生産時間を失い、ビジネスの生産性および収益性を著しく傷つけることができます。 同時に、メンテナンスや修理作業に伴うコストを最適化する必要があります。 これは、時間ベースとブレイクフィックスメンテナンスから条件ベースのメンテナンスに移動する予測メンテナンス戦略を採用する多くの組織を促しています。 予測的なメンテナンスは、機器の健康を監視し、摩耗や涙の早期兆候を検出するためにデータ分析ツールを使用しています。 これは、緊急の故障ではなく、計画されたダウンタイム中に障害を事前に予測し、メンテナンス作業をスケジュールするのに役立ちます。 重要な資産は、作業を中断することなく長く実行できます。 このような大きな利点により、業界からの予測的なメンテナンスソリューションの需要は、資産のパフォーマンスを最大化し、長期的なメンテナンス支出を削減するために着実に成長しています。 この需要は、予測的なメンテナンスベンダーや技術プロバイダにとって重要な市場機会を開きます。

予測メンテナンス 市場機会

他の技術による予測メンテナンスの統合

包括的なメンテナンスソリューションと補完技術を統合することで、大きな成長機会が得られます。 拡張現実による予測メンテナンスを組み合わせることで、遠隔診断と修理機能が向上します。 作業者は、スマートメガネを使用してホログラムと視覚検査補助器にアクセスすることができます。 同様に、ブロックチェーンネットワーク上での予測的なメンテナンスを展開することで、分散化、透明性、およびメンテナンスレコードのセキュリティの利点を提供します。 これは、資産所有者が任意の場所から機器の健康を監視することができます。 AI、IoT、クラウドコンピューティング、デジタルツインなどの技術を活用することで、多様なデータソースから豊かな洞察を得ることができます。 このような統合により、自律的な状態監視や自己指示された修復などの機能を備えた予測的なメンテナンスが可能になります。 装置の稼働時間とプロセス効率が向上します。 グローバルリーダーは、統合されたデジタルソリューションを提供する戦略的パートナーシップを通じて、この機会に資本を調達するために十分に配置されています。

アナリストオピニオン(エキスパートオピニオン)

世界的な予測保守(PdM)市場は、成功がアルゴリズムに依存し、データの品質、統合、および運用の実行に依存する規律に成熟しました。 PdM は効果的に実装するとき、30～50% で計画されていないダウンタイムを削減し、シーメンスと IBM による産業展開で実証されているため、最大 40% の資産寿命を延ばします。 しかし、多くのパイロットは、予測的な洞察がメンテナンスワークフローや在庫システムに埋め込まれていないため、スケールに失敗します。

経済の合理化は説得力があります:計画されていないダウンタイムは、予測分析をリスク低減のための直接レバーにすることができます。 Edge コンピューティングは、リアルタイムの解析を機械に近いものにすることで重要な役割を果たしています。AI 主導のモデルは、物理ベースのインサイトでセンサーデータを混在させています。 しかし、技術だけでは不十分であり、組織はプロセスを再設計し、クロスファンクションチームを訓練し、信頼性の成果でインセンティブを揃えなければならない。

業界統合は、統合ハードウェアとソフトウェアのエコシステムを提供するベンダーを支持しています。専門家の分析会社はパートナーシップを通じて成功しています。 PdMは、コスト節約を超えて、機器の寿命を延ばし、廃棄物を削減することにより、持続可能性をサポートします。 依存症は明らかです: 予測的なメンテナンスは、日常的な操作に埋め込まれたときだけ変換されます。 規律的な実行と分析を組み合わせる企業は、測定可能な信頼性の利益を達成します。技術投資にもかかわらず、他の人は限られたリターンが表示されます。

予測メンテナンス 業界ニュース

• 2025年3月、シーメンスは、予測メンテナンスを強化するAIを搭載したメンテナンスソリューションで、産業コピロットプラットフォームを拡大しました。 新しい提供は機械データを分析し、リアルタイムの診断および実用的な洞察を提供し、技術者が故障を防ぎ、ダウンタイムを削減するのを助けます。 この革新はよりスマートな産業操作を支え、AI主導の製造業の効率のためのSiemensの視野と一直線に並べます
• 2025年2月、GE AerospaceとSASは航空機着陸装置(ATA第32章)に焦点を合わせた予測保守イニシアティブを立ち上げました。 高度な分析とAIを活用し、摩耗の早期徴候を検知し、安全性を高め、運用の中断を削減することを目指します。 これは、よりスマート、データ主導の航空メンテナンスの実践に向けた戦略的な動きを示しています。
• 2024年12月、Quant Gulfは、Emicool社と提携し、冷却効率の向上を目指したAI主導の予測保守イニシアティブを立ち上げました。 システムでは、機器の健康を監視し、異常を早期に検出し、ダウンタイムを削減するために、リアルタイムの分析を使用します。 このコラボレーションは、UAEの地区の冷却とエネルギー管理部門を横断するスマートメンテナンスの実践を強化する重要なステップです。
• 2023年12月には、世界規模のリーダーであるABB(ABB)は、140年以上にわたる卓越性と産業変革を推進するコミットメントを持ち、システムエンジニアやメンテナンスチームに最新の通信プロトコルを網羅し、より一層のコネクティビティと拡張されたリーチを提供できるようにしました。 このアップグレードは、より速く、より直観的な構成、試運転、診断、および機器のメンテナンスを可能にし、よりスマートなメンテナンスとエンジニアリングの効率を向上させることで、運用効率を向上させることを目指しています。
• 2023年6月、Qatar Airwaysは、優れた顧客サービスへのコミットメントのために知られる世界のトップ航空会社の1つで、クラウドコンピューティングと人工知能ソリューションの大手プロバイダーであるGoogle Cloudと提携し、航空会社業界に特化した革新的なデータとAIソリューションを開発しています。 このコラボレーションは、航空業界における効率性や顧客満足度を高めることを目的として、予期せぬメンテナンス、旅客体験、貨物の操作など、地域の強化に注力します。 Google Cloudの高度なデータ分析、AI、機械学習機能を活用することで、Qatar Airwaysは、その操作を最適化し、よりパーソナライズされ、乗客に合理化されたエクスペリエンスを提供することを目指しています。

市場区分

• コンポーネントの洞察(Revenue、USD Bn、2025 - 2032)
• ソリューション
• サービス
• テクニックの洞察(Revenue、USD Bn、2025 - 2032)
• 振動監視
• サーモグラフィー
• オイル分析
• 超音波テスト
• その他(分散解析、音響排出等)
• エンドユース業界インサイト(Revenue、USD Bn、2025 - 2032)
• 製造業
• エネルギー・ユーティリティ
• 交通・物流
• アクセシビリティ
• その他(ヘルスケア・プロセスインダストリーズ等)
• 地域的インサイト(Revenue、USD Bn 2025 - 2032)
• 北アメリカ
• アメリカ
• カナダ
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• メキシコ
• ラテンアメリカの残り
• ヨーロッパ
• ドイツ
• アメリカ
• スペイン
• フランス
• イタリア
• ロシア
• ヨーロッパの残り
• アジアパシフィック
• 中国・中国
• インド
• ジャパンジャパン
• オーストラリア
• 韓国
• アセアン
• アジアパシフィック
• 中東
• GCCについて 国土交通
• イスラエル
• 中東の残り
• アフリカ
• 南アフリカ
• 北アフリカ
• 中央アフリカ
• キープレーヤーの洞察
• ABB株式会社
• シスコシステムズ株式会社
• エマーソン電気株式会社
• 一般電気会社
• Hewlett Packardエンタープライズ
• 株式会社日立製作所
• IBMコーポレーション
• マイクロソフト株式会社
• オラクル株式会社
• 株式会社PTC
• ロックウェルオートメーション株式会社
• SAP SE(SAP SE)
• シュナイダー電気SE
• シーメンスAG
• 株式会社アップテークテクノロジーズ